Pattern Recognition

Що таке розпізнавання образів?

Система розпізнавання образів досліджує вхідні дані, намагаючись виявити закономірності. На відміну від пошукового розпізнавання, яке шукає закономірності в даних загалом, описове розпізнавання спочатку класифікує знайдені закономірності. Таким чином, розпізнавання шаблонів розглядає обидва ці випадки, і різні алгоритми розпізнавання шаблонів використовуються в залежності від сценарію використання і типу даних.

• Розпізнавання образів - це не єдиний метод, а широкий спектр інформації та процедур, які лише іноді пов'язані між собою.

Здатність розпізнавати шаблони - це, як правило, необхідність для інтелектуальних систем. Слова, тексти, фотографії та аудіофайли є прийнятними вхідними даними для розпізнавання образів. Оскільки комп'ютерний зір в основному має справу з розпізнаванням зображень, розпізнавання образів є більш всеосяжним. Розпізнавання, опис, класифікація і кластеризація образів, які можна виконувати автоматично і на машинній основі, є важливими завданнями в багатьох галузях техніки і науки.

Технологія

Щоб розпізнати та класифікувати заданий шаблон, потрібно виконати одну з двох дій:

• Вхідний шаблон класифікується до відомої категорії за допомогою контрольованої категоризації.
• Належність вхідного шаблону до раніше невизначеного класу є завданням неконтрольованої категоризації.

Проблема розпізнавання часто формулюється як проблема класифікації або категоризації. Класи можуть бути заздалегідь визначені архітектором системи (відома як контрольована класифікація) або виявлені шляхом розпізнавання образів (у випадку неконтрольованої класифікації). Нові додатки просувають розпізнавання образів вперед, роблячи його не тільки складнішим, але й більш дорогим в обчислювальному плані.

Ціль розпізнавання образів

Спроби розпізнавання образів мотивовані гіпотезою про те, що людське пізнання передбачає, принаймні частково, здатність виявляти і використовувати закономірності. Наприклад, наступний хід у шаховій грі залежить від розташування дошки, а рішення про купівлю чи продаж акцій - від заплутаної павутини фінансових даних. Таким чином, розпізнавання образів прагне прояснити ці складні механізми прийняття рішень і автоматизувати ці базові дії за допомогою комп'ютерів.

Розпізнавання образів та штучний інтелект

Розпізнавання образів є важливим аспектом штучного інтелекту (ШІ), оскільки воно передбачає здатність машини аналізувати дані та виявляти в них закономірності або тенденції. Ця здатність використовується в різних сферах застосування ШІ, таких як розпізнавання зображень, обробка природної мови та машинне навчання.

У галузі машинного навчання тест на розпізнавання образів використовується для навчання алгоритмів розпізнавати образи в даних і робити прогнози або приймати рішення на основі цих образів. Наприклад, система штучного інтелекту може бути навчена розпізнавати шаблони на зображеннях рукописних цифр, що дозволить їй точно класифікувати цифри від 0 до 9. Або систему ШІ можна навчити розпізнавати шаблони в тексті, що дозволить їй розуміти і реагувати на введення природною мовою.

• Розпізнавання образів є важливим аспектом штучного інтелекту і використовується в багатьох різних сферах для аналізу та розуміння даних.

Системи штучного інтелекту, здатні розпізнавати закономірності, часто використовуються в різних сферах, таких як розпізнавання зображень і мови, переклад мов і предиктивна аналітика. Ці системи здатні швидко і точно аналізувати великі обсяги даних, що робить їх корисними для широкого кола завдань.

Розпізнавання образів та нейронні мережі

Нейронні мережі - це тип моделі машинного навчання, натхненний структурою та функціями людського мозку. Вони складаються з шарів взаємопов'язаних "нейронів", які обробляють і передають інформацію.

Нейронні мережі для задач розпізнавання образів можна використовувати, навчаючи їх на наборі даних, який включає вхідні дані та відповідні мітки. Під час навчання нейронна мережа регулює силу зв'язків між нейронами, щоб мінімізувати похибку між передбачуваними мітками і справжніми мітками в навчальних даних.

Після навчання нейронну мережу можна використовувати для прогнозування нових, ще не бачених даних, пропускаючи дані через мережу і використовуючи вихід кінцевого шару в якості прогнозу.

Нейронні мережі особливо добре підходять для задач розпізнавання образів, які передбачають складні, нелінійні зв'язки між вхідними даними та мітками.